【摘要】：本文主要研究的是與庫存管理有關(guān)的三個(gè)問題,分別是庫存配給(inventory rationing)、訂單加速(order expediting)以及庫存控制和定價(jià)(joint inventory control andpricing)聯(lián)合決策。針對所討論的庫存系統(tǒng),我們均運(yùn)用動(dòng)態(tài)規(guī)劃來構(gòu)建相應(yīng)的最優(yōu)化問題,分析目標(biāo)函數(shù)的凹凸性(convexity/concavity)、可分解性(decomposition)等,進(jìn)而得出最優(yōu)的訂貨策略(ordering policy)、庫存配給策略(rationing policy)、訂單加速策略(expediting policy)和定價(jià)策略(pricing policy)。從傳統(tǒng)意義上來說,庫存為企業(yè)應(yīng)對需求的不確定性或提高其服務(wù)水平起到了緩沖作用。一方面,庫存量越多,企業(yè)滿足需求的能力就越強(qiáng)。但是另一方面,庫存所花費(fèi)的成本是不容忽視的,比如企業(yè)持有庫存的成本包括機(jī)會(huì)成本(opportunity costs)、存儲成本(holing costs)、過時(shí)成本(obsolescence costs)、風(fēng)險(xiǎn)成本(insurance costs)、損壞成本(damage costs)等。因此,企業(yè)需要選擇一個(gè)合適的庫存水平,既不占用過多成本又不影響為顧客提供一定的服務(wù)質(zhì)量。在當(dāng)今激烈的市場競爭環(huán)境下,顧客服務(wù)受到企業(yè)的重視,變得越來越重要。一方面,通常情況下顧客對產(chǎn)品和服務(wù)的需求存在差異性,企業(yè)可以按照這種差異將顧客分為各種類型,對不同的顧客類型提供特定的產(chǎn)品和服務(wù)。美國市場學(xué)家溫德爾·史密斯(Wendell R.Smith)于20世紀(jì)50年代中期提出“客戶細(xì)分”的概念,把顧客根據(jù)某些標(biāo)準(zhǔn)劃分為不同的顧客群,比如按照顧客收入、性別、對企業(yè)的價(jià)值等進(jìn)行細(xì)分。另一方面,由于資源的有限性,任何一個(gè)企業(yè)都不可能獨(dú)立滿足整個(gè)市場的顧客需求。為了取得和鞏固自己的競爭優(yōu)勢,企業(yè)應(yīng)當(dāng)集中資源服務(wù)對其自身最有吸引力的細(xì)分顧客市場。其中,顧客服務(wù)的一個(gè)重要方面是產(chǎn)品可得性,即當(dāng)顧客的需求產(chǎn)生時(shí),企業(yè)具有的可以向顧客提供足夠產(chǎn)品的庫存能力。換句話說,產(chǎn)品可得性與企業(yè)庫存系統(tǒng)的服務(wù)水平緊密相關(guān)。一般地,企業(yè)的平均庫存水平越高,越有可能對顧客或核心顧客保證高水平的產(chǎn)品可得性,使得顧客享受到的服務(wù)水平越高。然而,并不是每個(gè)顧客都需要同樣的服務(wù)水平�？紤]一個(gè)需求積壓的庫存系統(tǒng),企業(yè)可以按照積欠成本的不同對顧客需求進(jìn)行分類。高積欠成本的需求類代表此類顧客要求的服務(wù)水平高,而且,要求高水平服務(wù)的顧客通常愿意為此付出比其他顧客更高的價(jià)格。這就意味著企業(yè)可以制定一些戰(zhàn)術(shù)性決策,利用差異化的產(chǎn)品定價(jià)策略和庫存配給策略,滿足不同類型的顧客需求,盡可能地?cái)U(kuò)大市場份額,增加收益。例如,當(dāng)只有少量庫存時(shí),企業(yè)可以提高產(chǎn)品價(jià)格,使顧客需求減少至可供應(yīng)水平,以攫取最大化利潤�；蛘�,企業(yè)可以選擇拒絕滿足當(dāng)前低積欠成本的顧客產(chǎn)生的需求,而保留此部分庫存為未來可能發(fā)生的高積欠成本的需求類服務(wù),這是庫存配給策略的一個(gè)顯著特點(diǎn)。庫存配給和訂單加速問題在現(xiàn)實(shí)中廣泛存在,許多企業(yè)會(huì)把同一個(gè)產(chǎn)品的總需求分為若干個(gè)顧客需求類,按照需求類的優(yōu)先等級進(jìn)行訂單處理。如果現(xiàn)有庫存無法滿足優(yōu)先級高的需求類,那么企業(yè)可以選擇多付一部分費(fèi)用以加快訂單的運(yùn)送�？紤]一個(gè)零部件庫存系統(tǒng),該零部件被用來修復(fù)企業(yè)的幾種產(chǎn)品,不同的產(chǎn)品對企業(yè)的重要性不同。在修復(fù)工作中很可能發(fā)生的一種情況是,該零部件的庫存不足以同時(shí)滿足這幾種產(chǎn)品的修復(fù)需求,那么企業(yè)不得不做出庫存配給策略(inventory rationing policy),決定這幾種產(chǎn)品的先后修復(fù)次序。Ghosh etal. (2015)給出了一個(gè)汽車企業(yè)區(qū)域倉庫分配零部件的實(shí)例,該倉庫將需求類分為三種:正常(normal)、緊急(urgent)、特急(emergency)。只有當(dāng)庫存水平高于保留庫存水平(reserve inventory level)時(shí),到來的正常需求才會(huì)立刻得到滿足,否則正常需求將被積壓。區(qū)域倉庫保留的基準(zhǔn)庫存是用來滿足緊急需求的,如果區(qū)域倉庫的庫存水平為0,那么緊急需求類也會(huì)被積壓,同時(shí)區(qū)域倉庫從總部的補(bǔ)充訂貨(replenishment orders)會(huì)被加快處理。特急需求指的是該零部件被用于價(jià)值非常高的產(chǎn)品,但特急需求發(fā)生的概率很低,所以直接用總部的中央倉庫庫存滿足。類似的庫存配給策略也被用于軍用原材料管理中零部件的庫存控制(Deshpande et al. 2003)。本文第二章考慮的是Topkis (1968)提出的經(jīng)典單期動(dòng)態(tài)庫存配給問題,將該期分為有限多個(gè)時(shí)間間隔,若當(dāng)前時(shí)間間隔內(nèi)到來的需求未被滿足,則積壓至下一個(gè)間隔。相反,若當(dāng)前間隔內(nèi)庫存有剩余,則累計(jì)入下一個(gè)間隔。根據(jù)單位積欠成本的不同,把需求分為若干個(gè)需求類。同一個(gè)時(shí)間間隔內(nèi)的需求可以彼此相關(guān)但不同時(shí)間間隔的需求相互獨(dú)立。我們假設(shè)單期內(nèi)不訂貨,僅考慮如何恰當(dāng)?shù)匕熏F(xiàn)有庫存分配給各時(shí)間間隔內(nèi)到來的需求類。具體來說,我們的目標(biāo)是最小化總期望庫存成本,包括所有需求類的積欠成本和所有間隔內(nèi)的庫存持有成本。Topkis (1968)得出的結(jié)論是,此庫存配給問題的最優(yōu)策略是一種關(guān)鍵庫存配給水平策略(critical rationing level policy, CRL)。在此策略下,每個(gè)需求類都有與此相對應(yīng)的關(guān)鍵庫存配給水平(critical rationing level)。當(dāng)某需求類的需求到達(dá)時(shí),只要現(xiàn)有庫存量不低于該需求類的關(guān)鍵庫存配給水平,并且不存在未滿足的更高積欠成本需求類的需求,那么最優(yōu)策略是以可用庫存盡可能多地滿足該需求類的需求。但是,這個(gè)結(jié)論并不能幫助我們簡化求解動(dòng)態(tài)規(guī)劃方程,多維的狀態(tài)變量帶來了維數(shù)災(zāi)難,導(dǎo)致不能用簡單的方法計(jì)算出目標(biāo)函數(shù)和關(guān)鍵庫存配給水平的數(shù)值。事實(shí)上,Topkis(1968)聲稱,“當(dāng)考慮積欠庫存系統(tǒng)時(shí),動(dòng)態(tài)規(guī)劃方程的計(jì)算量很大,難點(diǎn)在于似乎沒有辦法避免多變量函數(shù)的遞歸計(jì)算。當(dāng)n很大時(shí),需要的計(jì)算量難以承受”。我們知道,如果目標(biāo)函數(shù)具有可分解性,那么該性質(zhì)可以大大簡化計(jì)算量。此時(shí),一個(gè)問題自然浮現(xiàn):是否有可能在積欠庫存系統(tǒng)下得出目標(biāo)函數(shù)可分解的性質(zhì),即把目標(biāo)函數(shù)分解成若干個(gè)單變量函數(shù)的和?目前有很多研究多個(gè)需求類庫存配給問題的文獻(xiàn),分別針對兩類系統(tǒng):連續(xù)盤點(diǎn)和周期盤點(diǎn)庫存系統(tǒng)。多數(shù)學(xué)者分析連續(xù)盤點(diǎn)庫存系統(tǒng)時(shí)只考慮兩種需求類,例如,Teunter and Haneveld(2008)假設(shè)最多有一個(gè)在途庫存,分析單期的積壓庫存模型。Vicil and Jackson(2016)假設(shè)這兩種需求類各自要求特定的服務(wù)水平,采用(S-1,S)訂貨策略和一個(gè)靜態(tài)的關(guān)鍵庫存配給水平策略(a static threshold allocation policy)。至于周期盤點(diǎn)庫存系統(tǒng),如果訂貨即刻到達(dá)(提前期為0),那么關(guān)鍵庫存配給水平策略(CRLpolicy)是最優(yōu)的,但當(dāng)訂貨提前期不為0時(shí),動(dòng)態(tài)庫存配給問題變得復(fù)雜,Yu and Huang (2012)證明了通常這種情況下最優(yōu)策略與狀態(tài)相關(guān)。在本章,利用一個(gè)新的狀態(tài)轉(zhuǎn)換方法,即把積壓需求視為“庫存”而把庫存視為“需求”,我們可以將目標(biāo)函數(shù)分解為若干個(gè)單變量凸函數(shù)的和。該可分解特性是本章的主要貢獻(xiàn),使我們能夠有效地計(jì)算目標(biāo)函數(shù)和最優(yōu)的庫存配給水平。我們發(fā)現(xiàn),在新的轉(zhuǎn)換狀態(tài)下,最優(yōu)的庫存配給策略是一種嵌套式關(guān)鍵庫存配給水平策略(a nested CRLpolicy)。此外,我們還可以將得出的結(jié)論分別推廣到考慮外部供應(yīng)(exogenous supply)、需求類優(yōu)先級可變(priority upgrading)的庫存系統(tǒng):(1)考慮外部供應(yīng)并不會(huì)對最優(yōu)庫存配給策略的結(jié)構(gòu)產(chǎn)生影響;(2)當(dāng)顧客愿意以某個(gè)固定的價(jià)格升級自己所處的需求類時(shí),我們可以證明最優(yōu)的升級策略是一種梯級基本庫存策略(an echelon base stock type policy)。第三章在第二章的基礎(chǔ)上加入了兩個(gè)新的決策變量,庫存訂貨和訂單加速,分析一個(gè)多需求類的多期積欠庫存系統(tǒng)怎樣協(xié)調(diào)每期的訂貨、訂單加速和庫存配給三種決策。假定訂貨提前期為非零常數(shù),訂貨成本是一個(gè)線性函數(shù),每期可以訂貨的數(shù)量不受限制。與Kim etal. (2015)相似,我們假設(shè)可以對處于任意提前期位置(leadtime position)的在途庫存加速運(yùn)輸。顯然,不允許訂單加速的庫存系統(tǒng)是我們本章模型的一個(gè)特例。本章有以下三個(gè)方面的目的:(1)最小化整個(gè)規(guī)劃期內(nèi)的總庫存成本(包括訂貨成本、持有成本、積欠成本、加速成本),得出最優(yōu)的訂貨、加速和配給三種策略;(2)討論不同的訂貨、加速和配給成本是怎樣影響最優(yōu)策略的;(3)分析什么情況下一個(gè)簡單的、與狀態(tài)無關(guān)的策略是最優(yōu)的,為進(jìn)一步設(shè)計(jì)有效的啟發(fā)式策略做參照。然而,庫存訂購、加速和配給三種策略之間的關(guān)系可能比較復(fù)雜,尤其是當(dāng)考慮到訂貨提前期為非零常數(shù)的假設(shè)時(shí)。除了現(xiàn)有的可用庫存,每期的需求也可以用加速后到達(dá)的訂單來滿足,因此當(dāng)訂貨提前期不為零時(shí),最優(yōu)的訂貨、加速和配給三種策略都可能與所有的在途庫存有關(guān)。據(jù)我們所知,針對這樣一個(gè)訂貨提前期為非零常數(shù)、有限期的多需求類庫存問題,目前還沒有學(xué)者給出最優(yōu)的訂貨、加速和配給三種策略的結(jié)構(gòu)。但不可否認(rèn)這類庫存問題在企業(yè)的實(shí)踐中是存在的,如果能解決這個(gè)問題,應(yīng)該可以為企業(yè)管理這樣的庫存系統(tǒng)提供一些思路。首先,利用一個(gè)新方法對狀態(tài)變量進(jìn)行轉(zhuǎn)換后,我們證明了所研究的庫存系統(tǒng)目標(biāo)函數(shù)的L#凸性。這一性質(zhì)曾被Chen et al. (2014)用在近似算法的設(shè)計(jì)中。如果訂單加速成本是凸函數(shù),那么最優(yōu)庫存配給策略一定是先滿足單位積欠成本最高的需求類,其次是單位積欠成本較低的需求類,按照成本從高到低的順序依次滿足;最優(yōu)訂單加速策略是先對位于最低提前期位置的訂單加速,再對較高位置的訂單加速,按照訂單所處的提前期位置從低到高開始加速。然后,從這一結(jié)論出發(fā),我們進(jìn)一步得出了最優(yōu)訂貨、加速和配給策略的部分結(jié)構(gòu)。最優(yōu)的訂貨策略是一種狀態(tài)依賴的基本庫存策略(a state-dependent base stock policy),最優(yōu)的基本庫存水平與各需求類的積壓庫存數(shù)量及各提前期位置上的在途庫存有關(guān)。最優(yōu)的訂單加速策略是一種狀態(tài)依賴的嵌套式閾值水平策略(a state-dependent nested threshold policy): (1)每一個(gè)提前期位置都存在一個(gè)狀態(tài)依賴的關(guān)鍵庫存配給水平與之對應(yīng);(2)如果現(xiàn)在的庫存位置低于此關(guān)鍵庫存配給水平,那么將在途庫存加速使庫存達(dá)到此關(guān)鍵庫存配給水平是最優(yōu)的。至于最優(yōu)的庫存配給策略的結(jié)構(gòu)則是:(1)對每一個(gè)需求類都有一個(gè)對應(yīng)的庫存配給水平;(2)為滿足某個(gè)需求類的需求,使庫存水平高于該需求類的配給水平是最優(yōu)的。我們也給出了最優(yōu)訂貨、訂單加速和庫存配給策略的一些單調(diào)性質(zhì),在計(jì)算最優(yōu)策略時(shí)可以用來減少復(fù)雜度。此外,我們還發(fā)現(xiàn)最優(yōu)庫存配給策略下的最優(yōu)配給水平與各需求類的積壓庫存數(shù)量無關(guān)。也就是說,我們在計(jì)算最優(yōu)配給水平時(shí)可以不考慮需求狀態(tài)。這樣一來,我們就把Topkis (1968)文中最優(yōu)配給水平與積壓庫存數(shù)量無關(guān)的結(jié)論延伸到了有訂貨提前期的庫存系統(tǒng)。特別地,我們的結(jié)論意味著如果提前期為零,那么在有訂貨決策的情況下最優(yōu)庫存配給策略也與狀態(tài)無關(guān)。再則,如果最大的訂單加速成本低于最小的庫存積欠成本,那么目標(biāo)函數(shù)是可分解的,可以表示成若干個(gè)單變量凸函數(shù)的和,并且最優(yōu)訂貨策略是與狀態(tài)無關(guān)的基本庫存策略(a base stock policy),最優(yōu)配給策略是關(guān)鍵庫存配給水平策略。在此之后,我們分析了不允許訂單加速的特例,證明了當(dāng)最小的庫存積欠成本足夠大和初始庫存足夠多時(shí),基本庫存策略和關(guān)鍵庫存配給水平策略近似最優(yōu)。最后,為驗(yàn)證本章的理論分析結(jié)果,我們進(jìn)行了數(shù)值實(shí)驗(yàn),發(fā)現(xiàn)在不同的變量取值下,與狀態(tài)無關(guān)的基本庫存策略和關(guān)鍵庫存配給水平策略接近最優(yōu)策略。除了庫存配給,企業(yè)還可以選擇另外一種方式,定價(jià),為不同需求類提供服務(wù)。比如,企業(yè)可以對要求即時(shí)服務(wù)的顧客定價(jià)高于要求普通服務(wù)的顧客。這種現(xiàn)象在許多行業(yè)中都存在,航空公司對同一班飛機(jī)同樣的座位的售價(jià)通常是不同的,離航班飛行日期越近,售價(jià)可能越高;網(wǎng)上零售商亞馬遜提供差異化的快遞服務(wù),普通快遞和特急快遞。得益于信息技術(shù)的迅猛發(fā)展,企業(yè)可以根據(jù)需求的季節(jié)性、庫存水平、生產(chǎn)計(jì)劃等輕易快速地調(diào)整產(chǎn)品定價(jià)。利用動(dòng)態(tài)定價(jià),企業(yè)可以影響不同時(shí)期顧客的需求量,更好地調(diào)節(jié)供應(yīng)與需求之間的關(guān)系。實(shí)踐中,許多企業(yè)如Dell,Amazon, FairMarket,Land's End 和 J.C. Penney (Elmaghraby and Keskinocak 2003, Chan et al. 2004)已經(jīng)采取了基于庫存水平的動(dòng)態(tài)定價(jià)策略。學(xué)術(shù)界不少學(xué)者從理論角度論證了企業(yè)可以通過綜合考慮庫存和定價(jià)策略而顯著地提高收益。一個(gè)常見的庫存控制和定價(jià)聯(lián)合策略是基本庫存標(biāo)價(jià)策略(base-stock list price policy, BSLP),該策略的結(jié)構(gòu)相對簡單,便于在實(shí)際中執(zhí)行。這個(gè)策略中有一個(gè)基本庫存水平(a base-stock level),每次當(dāng)現(xiàn)有庫存低于此基本庫存水平時(shí),企業(yè)應(yīng)該訂貨使庫存水平提高至基本庫存水平,并以相應(yīng)的標(biāo)價(jià)(a list price)作為產(chǎn)品價(jià)格。相反,如果現(xiàn)有庫存高于此基本庫存水平,那么企業(yè)不必訂貨且產(chǎn)品定價(jià)與庫存水平呈負(fù)向相關(guān)。但是,BSLP策略并不總是最優(yōu)的。因此,為了確保BSLP策略的有效性,我們有必要分析一下在什么情況下該策略是最優(yōu)的,以便為實(shí)際施行該策略提供有用的參考。在過去的十年里,庫存和定價(jià)的聯(lián)合優(yōu)化在學(xué)術(shù)界得到了很大的關(guān)注。很多學(xué)者把注意力放在驗(yàn)證BSLP策略的最優(yōu)性上。但是現(xiàn)有文獻(xiàn)并未解決以下兩個(gè)問題:(1)研究積壓庫存系統(tǒng)時(shí)對需求函數(shù)的形式做出的假設(shè)過強(qiáng):(2)銷售損失庫存系統(tǒng)非常適用于零售業(yè),可惜目前得到的結(jié)論很少,有待進(jìn)一步深入分析和挖掘。具體來說,學(xué)者們考慮積壓庫存系統(tǒng)時(shí)通常假設(shè)以下三種形式的需求函數(shù):相加(additive)、相乘(multiplicative)和廣義相加(generalized additive)。除此之外的需求函數(shù)形式下,BSLP策略是否仍然最優(yōu)的研究非常少。分析銷售損失庫存系統(tǒng)時(shí),即使是最簡單的相加需求函數(shù)假設(shè)下,目前也沒有學(xué)者指出什么情況下BSLP策略是最優(yōu)的,更不必說當(dāng)需求函數(shù)是一般形式時(shí)(general demand functions)。需求函數(shù)形式的一般性和銷售損失庫存系統(tǒng)里的收益函數(shù)(revenue function)是造成(1) (2)問題的主要原因,更確切地說,當(dāng)需求函數(shù)是一般形式時(shí),因?yàn)閮蓚�(gè)凹函數(shù)的復(fù)合函數(shù)通常并不是凹函數(shù),我們很難證明積壓庫存系統(tǒng)里的單期期望收益函數(shù)的聯(lián)合凹性;銷售損失庫存系統(tǒng)里每期的收益函數(shù)都與庫存水平有關(guān),因此也可能不是凹函數(shù)。為了解決這些與凹函數(shù)有關(guān)的難點(diǎn),我們利用需求函數(shù)對隨機(jī)噪聲的單調(diào)性。因此,本文第四章致力于分析對于一般形式的需求函數(shù),什么情況下BSLP策略是最優(yōu)的。關(guān)于需求與價(jià)格和隨機(jī)噪聲之間的關(guān)系,我們只做出基本假設(shè),對具體的需求函數(shù)形式不做要求。本章考慮了兩種庫存系統(tǒng):訂貨提前期為零的單級積壓庫存系統(tǒng)和銷售損失庫存系統(tǒng)。利用前文提到的需求函數(shù)對隨機(jī)噪聲的單調(diào)性,我們可以得出一般形式的需求函數(shù)下,BSLP策略在什么條件下是最優(yōu)的。具體來說,在積壓庫存系統(tǒng)中,如果需求函數(shù)在價(jià)格上單調(diào)減、在隨機(jī)噪聲上嚴(yán)格單調(diào)減(增)且價(jià)格敏感度有USDP(LSDP),那么BSLP策略在每一期都是最優(yōu)的。這里,USDP(LSDP)是我們引入的新概念,指的是上閉或下閉集合遞減性質(zhì)(upper-set/lower-set decreasing property),屬于廣義的一階隨機(jī)占優(yōu)(first-order stochastic dominance)。如果需求函數(shù)對價(jià)格的敏感度在價(jià)格上隨機(jī)增加(減少),那么價(jià)格敏感度一定有LSDP(USDP)。所以如果需求函數(shù)在價(jià)格上是凹的,那么它的價(jià)格敏感度一定有LSDP和USDP。然而,反過來說,需求函數(shù)對價(jià)格的敏感度有USDP/LSDP不一定要求需求函數(shù)在價(jià)格上是凹的。當(dāng)需求函數(shù)在價(jià)格上是凸的,它的價(jià)格敏感度也可能有USDP/LSDP。除了引入U(xiǎn)SDP(LSDP),我們還對動(dòng)態(tài)規(guī)劃方程式進(jìn)行了一個(gè)等價(jià)轉(zhuǎn)換,如果不進(jìn)行變換,想要得到BSLP策略最優(yōu)性的充分條件是很難的。在銷售損失庫存系統(tǒng)中,我們給出BSLP策略最優(yōu)性的充分條件如下:(1)需求函數(shù)在價(jià)格上單調(diào)減、在隨機(jī)噪聲上嚴(yán)格單調(diào)減(增)且價(jià)格敏感度有USDP(LSDP); (2)單期期望收益函數(shù)在價(jià)格和庫存水平上是次模函數(shù)(submodular)。考慮單期庫存系統(tǒng)時(shí),KocabiyikogluandPopescu(2011)給出的BSLP策略最優(yōu)性的充分條件是,需求函數(shù)在價(jià)格上減、在隨機(jī)噪聲上增、無風(fēng)險(xiǎn)收益函數(shù)在價(jià)格上凹,以及單期期望利潤函數(shù)在價(jià)格和庫存水平上是次模函數(shù)。不同的是,我們考慮多期庫存系統(tǒng)且要求需求函數(shù)的價(jià)格敏感度具有USDP/LSDP,這一條件可以保證無風(fēng)險(xiǎn)收益函數(shù)在價(jià)格上的凹性質(zhì)。最后,USDP/LSDP也可以用到其他的運(yùn)作管理問題上,比如,需求依賴于庫存的或者需求依賴于質(zhì)量的積壓庫存系統(tǒng)和銷售損失庫存系統(tǒng),在這兩種情況下,我們利用USDP/LSDP分別證明了最優(yōu)策略是庫存依賴的基本庫存策略(inventory-dependent base-stock policy)和基本庫存標(biāo)質(zhì)策略(base-stock list quality level policy)。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：F274

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5 古衛(wèi)濤;丁欣;;兩階段庫存系統(tǒng)的成本分散控制模型[J];寧波工程學(xué)院學(xué)報(bào);2008年01期

6 周永務(wù);允許租用貨棧的庫存系統(tǒng)的最優(yōu)進(jìn)貨策略[J];運(yùn)籌與管理;1995年04期

7 張小洪,呂莉萍,潘德惠;單一變質(zhì)性物品擴(kuò)散型隨機(jī)庫存系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)初探[J];系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐;2002年07期

8 金枝;周晶;王貴和;王宛山;;基于改進(jìn)遺傳算法的非中心化庫存系統(tǒng)優(yōu)化控制的研究[J];機(jī)械制造;2008年01期

9 兌紅炎;李淑敏;;帶有橫向調(diào)度的易變質(zhì)商品兩級庫存系統(tǒng)分析與優(yōu)化[J];工業(yè)工程;2010年02期

10 趙丹;劉名武;陳弘;;具有兩類需求服務(wù)的隨機(jī)庫存系統(tǒng)控制策略研究[J];數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識;2012年15期

相關(guān)會(huì)議論文 前10條

1 戴建國;;一類庫存系統(tǒng)中銷售策略研究[A];復(fù)雜巨系統(tǒng)理論·方法·應(yīng)用——中國系統(tǒng)工程學(xué)會(huì)第八屆學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];1994年

2 曾麗明;韓瑞珠;;分布式庫存系統(tǒng)策略探討與仿真[A];江蘇省系統(tǒng)工程學(xué)會(huì)第十一屆學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2009年

3 陳加良;;損耗性生產(chǎn)庫存系統(tǒng)的魯棒管理策略[A];發(fā)展的信息技術(shù)對管理的挑戰(zhàn)——99’管理科學(xué)學(xué)術(shù)會(huì)議專輯（上）[C];1999年

4 禹海波;;需求不確定性對庫存系統(tǒng)策略和最優(yōu)利潤的影響[A];社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展轉(zhuǎn)型與系統(tǒng)工程——中國系統(tǒng)工程學(xué)會(huì)第17屆學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2012年

5 ;Replenish-up-to inventory control policy with stochastic replenishment intervals for perishable merchandise[A];2009中國控制與決策會(huì)議論文集（3）[C];2009年

6 Baimei Yang;;Dynamic Inventory and Pricing Policy with Ordering and Price Adjustment Cost[A];2013年教育技術(shù)與管理科學(xué)國際會(huì)議論文集[C];2013年

7 Jia Jingdong;;Dynamical Behaviors of a Nonlinear Production-inventory Supply Chain System[A];第25屆中國控制與決策會(huì)議論文集[C];2013年

8 ;An Adaptive Inventory Control for a Supply Chain[A];2009中國控制與決策會(huì)議論文集（3）[C];2009年

9 ;INVENTORY POLICY FOR DISTRIBUTION SYSTEMS WITH PLOYSUBSTITUTED PRODUCTS IN DEMAND[A];2005年中國機(jī)械工程學(xué)會(huì)年會(huì)論文集[C];2005年

10 ;Profit-Driven Manufacturing Enterprise Optimization:Problem and Solution[A];第二十三屆中國控制會(huì)議論文集（上冊）[C];2004年

相關(guān)重要報(bào)紙文章 前10條

1 周自進(jìn) 張利群 張潔蕾;凱吉?jiǎng)P積極拓展在線庫存系統(tǒng)[N];中國黃金報(bào);2010年

2 本報(bào)記者 賈巖;達(dá)沙替尼的定價(jià)城府[N];醫(yī)藥經(jīng)濟(jì)報(bào);2014年

3 張瑩;Inventory shrinkage[N];中國財(cái)經(jīng)報(bào);2002年

4 李同;智能化書店即將到來[N];中國圖書商報(bào);2007年

5 楊軍;庫存水平主導(dǎo)近期銅價(jià)　[N];期貨日報(bào);2004年

6 本報(bào)記者 高健;庫存水平將決定油價(jià)長期行情[N];中國證券報(bào);2009年

7 金冠;國內(nèi)小麥庫存水平日趨合理[N];期貨日報(bào);2004年

8 袁蓉君;庫存水平是商品期貨投資關(guān)鍵[N];金融時(shí)報(bào);2007年

9 ;道路越曲折 前途越光明[N];期貨日報(bào);2003年

10 福道;國內(nèi)小麥庫存水平日趨合理[N];糧油市場報(bào);2004年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前6條

1 鮑麗娜;多需求類庫存管理及定價(jià)[D];中國科學(xué)技術(shù)大學(xué);2017年

2 趙連霞;復(fù)雜需求環(huán)境下變質(zhì)性產(chǎn)品的最優(yōu)庫存策略研究[D];上海大學(xué);2014年

3 耿維;考慮行為因素的周期性盤點(diǎn)庫存系統(tǒng)運(yùn)作研究[D];清華大學(xué);2010年

4 陳弘;馬氏排隊(duì)庫存系統(tǒng)最優(yōu)控制策略研究[D];電子科技大學(xué);2012年

5 楊白玫;具有有限容量和開機(jī)/訂貨成本的隨機(jī)庫存系統(tǒng)研究[D];復(fù)旦大學(xué);2012年

6 沈東杰;易腐產(chǎn)品供應(yīng)鏈中庫存及補(bǔ)貨策略的協(xié)同管理[D];中國科學(xué)技術(shù)大學(xué);2009年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 李小鵬;基于Petri網(wǎng)的物流中心庫存系統(tǒng)建模研究[D];天津科技大學(xué);2013年

2 許超;基于（s，，S）和CONWIP策略下的分布式庫存系統(tǒng)研究[D];昆明理工大學(xué);2017年

3 李海笑;集團(tuán)公司共享庫存系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與優(yōu)化[D];南京大學(xué);2017年

4 李鋒;庫存系統(tǒng)分析與控制策略研究[D];西華大學(xué);2007年

5 林芳芳;基于轉(zhuǎn)運(yùn)的企業(yè)庫存系統(tǒng)應(yīng)急管理研究[D];上海交通大學(xué);2010年

6 朱書潤;我國大宗商品進(jìn)口定價(jià)權(quán)研究[D];對外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué);2017年

7 盧嘉寧;基于空間聚集效應(yīng)的A公司進(jìn)口產(chǎn)品庫存系統(tǒng)優(yōu)化研究[D];華南理工大學(xué);2011年

8 常浩;通貨膨脹對復(fù)雜庫存系統(tǒng)的優(yōu)化調(diào)度及其仿真[D];華中科技大學(xué);2004年

9 常思敏;銀行卡收單側(cè)定價(jià)影響因素的統(tǒng)計(jì)分析[D];云南財(cái)經(jīng)大學(xué);2017年

10 李春萌;基于Multi-Agent技術(shù)的分布式庫存系統(tǒng)建模與仿真研究[D];武漢理工大學(xué);2008年

本文編號：2159124